失控
2024-02-19 15:34:55 1 举报AI智能生成
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学习笔记
作者其他创作
大纲/内容
呼气、尿、粪
微生物、机器、植物
水、食物
太空生活试验舱
共同稳定
机器生物化
生物机器化
新生物文明
机械逻辑建造简单的装置
自我复制
自我管理
有限的自我修复
适度进化
局部学习
原属于生命体但却成功被移植到机械系统中
将人造物给予生命，将生命工程化，二者本质相同，叫做活系统
将自然逻辑注入机器，将技术逻辑注入生命（基因工程）
生物逻辑的胜利
学会向我们的创造物低头
人造与天生
德谟克利特：孵化如蛆
色诺芬：蜂后负责监督
亚里士多德：纠正了如蛆的认识。
文艺复兴时期：发现蜂群是母权制
古人对蜜蜂的错误理解
统治者不是蜂后
蜂后的女儿负责选择何时何地安顿下来
五、六名工蜂负责侦查，用舞蹈报告
一些头目根据舞蹈的强烈程度核查备选地点
少有蜜蜂回去核查，随大多数
蜂群的灵魂
白痴的选举大厅。民主制度的精髓，是彻底地分布式管理
由两万个群氓合并成的群体
蜂后是由蜂群选择的
蜜蜂之道：分布式管理
<乒乓>游戏，球拍随总体（红色、绿色）的平均数变化而上下移动。
显示5、4、3、2、1
飞机飞行模拟实验
《蝙蝠侠归来》的场景-----十分真实
实验
群氓的集体智慧
将之分解为部分
将之视为一个整体
涌现
量变引起质变
没有人在控制，但是有一只看不见的手，一支从大量愚钝的成员中涌现出来的手，控制着整个群体，量变引起质变
蜂群思维（蚂蚁）
活系统普遍规律：低层级的存在无法推断出高层级的复杂性。需要实际运行
子主题 4
非均匀的看不见的手
普遍因果关系：A引发B，B引发C
蜜蜂变为蜂巢，音阶变为音乐
跳跃因果：2+2=苹果
调和两种不同的方法。
大脑的不同部分分管着不同的行为（知识如何存入大脑）
记忆好比由存储在脑中的许多离散的、非记忆似的碎片汇总起来而从中涌现出来的事件
认知的核心过程与感知（从庞大数目中挑选需要的）联系紧密
蜂群思维中的记忆架构
有限数量的数据点存储进非常巨大的潜在的内存空间的绝妙方法
例子：内存保存低画质数字图像，再拿更低质的图像给内存依然可以识别
1.个人电脑绝大多数时间没有被利用2.极强的免疫力
蜂群思维能同时进行感知和记忆
失灵：可能能进行A但不能进行B
并行分布式计算机好于串行计算机
分布式记忆方法
认知行为的分散记忆
旋涡（无数的水）是一种涌现的事物
群聚的个体孕育出必要的复杂性，足以产生涌现的事物
从量变到质变
按照顺序操作
并行运作（群集模型）
产生更多的两种途径
系统中的每个成员自治：每个成员更具内部规则及自身所处环境做出反应。（没有控制中心，又高度连接）
没有强制性的中心控制
次级单位具有自治的特质
次级单位之间彼此高度连接
点对点间的影响通过网络形成了非线性因果关系
特点
可适应：对未曾出现过的激励信号做出响应
可进化：将其获得的适应性从一个构件传到另一个（身体到基因，个体到群体）
弹性：故障可以被抑制，个体行为无足轻重
无限性：自发的秩序可以创造出更多的秩序（生命，财富，信息）
初始条件敏感（后果与原因不成比例）
系统中彼此关联的个体形成的组合呈指数型增长，蕴藏着无限新颖的可能性
允许个体有差异，个体的差异与缺陷能够导致恒新（进化）
新颖性（原因）
群系统的好处
非最优：冗余，没有中央控制，效率低下
不可控：没有一个绝对的权威
不可预测：复杂性影响发展
不可知：因果关系不可知
非即刻：需要预热
缺陷
1.对于必须绝对控制的工作，仍然采用可靠的老式钟控系统
2.在需要终极适应性的地方，需要的是失控的群件
简单经验法则
分布式系统
群集的利与弊
原子是20世纪科学的图标
没有中心
是原型
原子是过去，本世纪的科学象征是网络
群体的象征（无数的个体，分布式系统）
暗藏着看不见的手，一种没有权威存在的控制
低效率，包容着瑕疵但不剔除
可以无限的重组，任意加入新的方式
网络拓扑结构的多样性
铺设连接城市的电缆
为已经拥堵的网络增加线路只会使其运行速度更慢
提高个体神经元的相应度，不能提高个体检测信号的性能，却能提高整个网络检测信号的性能
网络逻辑违反直觉
网络
网络是二十一世纪的图标
蜂群思维
将生物放到机器中，研究有机体和机器的集合
目的：让机器自治
马克.波林利用各种废铁制作机器，并且举办表演，相互残杀
探索星球
采集、开矿、收割
远程建设
微型机器人（快速、廉价、失控）
取悦有身体的机器
没有中心大脑，只有六条腿，电机和传感器分布在没有中央处理器的可解耦网络中
避免碰触物体
无目的漫游
探索世界
构造内在地图
注意环境变化
规划旅行方案
预见变化并相应修正方案
神律：当某个系统同能够正常运行时，不要扰乱它；要以它为基层来构建。
分布式管理，各部分之间没有关系，犹如各自独立的系统
移动机器人（精简理论）
层级顺序
乡镇-乡镇后勤-郡县-州-联邦政府
即使上层机构消失，但是下级也可以维持下去，可能不再那么有效率，但是被包容的话，会显示出更强大的功效
国家机器（包容架构）
快速、廉价、失控
先做简单的事
学会准确无误地做简单的事
在简单任务的成果上添加新的活动层级
不要改变简单事物
让新层级像简单层级那样准确无误的工作
移动机器人的分布式控制
人类有大脑，但它既非中央集权，也没有所谓的中心
众愚成智
在分布式体系中，某些特定类型的层级会得到加强而非减小消失。
控制的分类聚合必须从底部开始渐进累加
定律：必须从简单的布局控制中衍生出分布式控制；必须从已有且运作良好的简单系统上衍生出复杂系统
包容结构实质上是一种将机器人的传感器和执行器连接起来的并行分布式计算
嵌套层级的优点
大脑里的个体们通过外部世界进行沟通来竞争机器人的身体资源
参与市场活动的个体之间并没有交流，他们只是观察别人的行动对共同市场所造成的影响
递增式构建--让复杂性自我生成发展，而非硬性植入
传感器和执行器的紧密耦合--要低级反射，不要高级思考
与模块无关的层级--把系统拆分为自行发展的子单元
分散控制--不搞中央集权计划
稀疏通讯--观察外部世界的结果，而非依赖导线来传递信息
移动式机器人的五条经验
利用现实世界的反馈实现交流
无躯体则无意识
单调乏味会使心智错乱
人类将不断积聚人工和机械的能力，同时机器也将不断积累生物的智慧。这将使人与机器的对抗不再明显，关乎伦理
心智/躯体的黑盲性精神错乱
有心智的机器
利奥波德要将农场还原成草原，但是都没有成功，缺少火
引入了火之后，，物种遍布草原，但是边缘还是杂草的天下
生物——机器的未来
用火和软体种子恢复草原
投放了同样的一种物种后，初始的无序状态会朝向十几个终点。而改变哪怕是一个物种的投入顺序，都足以使系统由一个结果变为另一个结果。系统对初始条件是敏感的，但通常都会转为有序状态
通往稳定生态系统的随机路线
阐明组合大型机能系统的原理：按照一定的顺序来恢复
如何同时做好一切
只要所有的碎片还在，我们就能将其还原
不仅要有合适的物种按恰当的顺序出现，而且还要有结合的物种在恰当的时间消失
复杂的机器必定是逐步地、而且往往是间接完善的
艰巨的【拼蛋壳】任务
组装复杂性
变色龙对自身影像变化的反应恰似人类世界对时尚变化的反应
市场营销就是那面镜子，全体消费者就是变色龙
一种网状的因果循环
蜥蜴-镜子系统
放在镜子上的变色龙是什么颜色的
任何长期敌对的关系似乎都包容着相互依存（黑脉金斑蝶和马利筋）
共同进化：互相影响的物种间交互的进化演变
地球家园中由亿万物种构成的松散网络就编结起来，成为不可拆分的共同进化体系，其组成部分会自发提升至某种不可琢磨的。稳定之非稳态的群集状态
生命之无法理喻之处
通过对化学反应和共同进化的研究
洛夫洛，通过行星大气层光谱确定生命是否存在
任何有生命的星球，都会展现奇特的不稳定的化学性质
共同进化中的生命拥有非凡的生成稳定的非稳态的能力——持久的非均衡态
持久的摇摇欲坠状态时生命的显著特征
在持久的摇摇欲坠状态中保持平衡
生命直接塑造了地球的肉身
岩石乃节奏缓慢的生命
不讲交情或无远见的合作
共同进化
失控
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